Сделал сервис для сбора eye tracking'а для ИИ модели генерации карт вниманий
Сегодня разместил в сети интернет сайт, на котором можно собрать данные респондентов https://danilaprygov.ru/calibration.html
Пользователь проходит калибровку
Есть красная точка, которая бегает по экрану. Нужно навести курсор на красную кнопку в момент, когда бегающая точка совпадет со статичной
Ему показываются 50 обложек товаров с маркетплейсов
В первых тестах пробовал добавлять 200 изображений, но это оочень долго 20 минут без тиктока -- что-то непонятное, поэтому пришлось сократить
Собрал данные с двух респондентов
Конечно же это я и девушка =)
А завтра друзья, занкомые ...
Вас тоже приглашаю:
Сократил выборку для респондента с 200 до 50, чтобы по времени занимало ~ 5 минут с калибровкой
После отсмотра всех картинок данные падают в тг-бота с краткой статистикой и json-фай
Структура json файла
"recording_duration_per_image": 5000, -> 5 сек на каждое изображение
"calibration_points": 9, -> общее количество точек калибровки
"experiment_status": "completed" -> тест пройден до конца
},
"data": [
{
"image_id": 0, - порядрковый номер картинки
"image_url": "images/56_image.png", -> название каринки на сервере
"participant_id": "participant_1748990273733", -> сгенерированный ID респондента
"fixations": [
{
"x": 1141.5, -> параметры точки, куда смотрел респондент по двум осям
"y": 471.75,
"duration": 233, -> время, которое он смотрел в эту точеку
"timestamp": 453 -> ощее время
},
А остальное все идентичное
{
"x": 839.6666666666666,
"y": 544,
"duration": 163,
"timestamp": 2440
},
{
"x": 998.25,
"y": 366.5,
"duration": 226,
"timestamp": 2763
},
В целом больше ничего и не сохраняется, по типу видео
Мне нужно собрать 10 респондентов и буду обучать модель!
А сам сервис делает вот такую красоту:
Пока буду рекрутить респондентов и ждать данных, добавлю интеграцию по API с моделькой от OpenAI, чтобы она по тепловой карте давала советы, как лучше сделать hero-карточку товара
3 комментария